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节点 n19 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

解耦 blend 为垂直收缩(m_perp)与方差校正(m_var)两独立权重并扫描 9+4 组；实测 m_perp=0.3 仍是峰（提高 m_perp 用 cell_state 换 covariation，净负），提交默认=父节点配置（逐位相同），阴性结果如实报告。

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git adb0c874d7:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 d3109cfb24。改动的文件：solution/METHOD.md +28 −34、solution/run.py +7 −7

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 95f753c..3c60275 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,45 +1,39 @@-实测 PLAN 两机制均无增益：逐 PC 衰减使垂直收缩趋零而大幅恶化，范围扩展只多 9 细胞；提交改为 β=4 扩张 × m=0.3 blend 交互配置，双种子略优于父节点。+解耦 blend 为垂直收缩(m_perp)与方差校正(m_var)两独立权重并扫描 9+4 组；实测 m_perp=0.3 仍是峰（提高 m_perp 用 cell_state 换 covariation，净负），提交默认=父节点配置（逐位相同），阴性结果如实报告。 -## 方法（family: lowrank_shape；提交配置 = node 14 的 blend 块 + β=4）+## 方法（family: lowrank_shape；提交配置 = node 17 默认，β=4, m_perp=m_var=0.3） -上游与 node 14 完全一致（2500 HVG、25 PC svds(v0=ones)、α=1.8、τ=0.3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、iso-add 形状解码、非零掩码解码、单输入退路 copy_last）。blend 后处理块重写为带开关的通用形式：+上游与 node 17 完全一致（2500 HVG、25 PC svds(v0=ones)、α=1.8、τ=0.3、τ_shape=0.5、RLO=1、mc=10、iso-add 形状解码 β=4、非零掩码解码、单输入退路 copy_last）。blend 后处理块由 PLAN 重写为两阶段解耦形式： -- `BLEND_M`（默认 0.3）：blend 权重 m；`BLEND_M=0` 时整块跳过（= node 7 输出，前提 β 也取 3）。-- `BLEND_ALL`（默认 1）：1=对所有被均值位移的型（两阶段各 ≥5 细胞，X3 seed0 下为 5 个形状化型 + aSHF n=9）做 blend；0=仅形状化型（父节点范围）。-- `BLEND_DECAY`（默认 1.0）：逐 PC 权重 m_k=m·decay^k；垂直分量权重 m_perp=m·decay^k（可用 `BLEND_PERP` 单独覆盖）。decay=1.0 走与父节点逐位相同的标量公式。-- `PCVAR_W`（默认 1.0）：形状化型的方差校正 w；非形状化型强制 w=0（zp_new=zp，只做低秩收缩）。-- `BLEND_MEANFIX`（默认 0）：blend 后把型内 HVG 均值校准回 blend 前（实测有害，关闭）。-- `LOWRANK_SHAPE_BETA` 默认 3.0→4.0（本节点唯一有正效果的改动）。+1. **垂直收缩（去噪）**：`e_perp = xp − mean_h − zp@Vt`（PC 子空间外残差），`x_denoised = xp − m_perp·e_perp`；+2. **方差校正**：`x_out = x_denoised + ((zp_new − zp)·m_var_vec) @ Vt`，其中 zp_new 是型内 PC 残差按 (1+c_k)²·var_obs/var_pred 向目标方差缩放后的分数。 -## X3 A 半查分记录（seed0 除注明外；父 node 14 = 61.60 / s1 61.00）+新增开关：`BLEND_M_PERP`（默认 = BLEND_M×decay^k）、`BLEND_M_VAR`（默认 = BLEND_M）。**等价性验证**：m_perp=m_var=m、decay=1 时新公式与父节点 `(1−m)·xp + m·(zp_new@Vt+mean_h)` 输出 maxdiff=0.0（seed0，652×32285，nnz 相同）。原 BLEND_DECAY/BLEND_PERP 语义保留。 -| 配置 | 总分 | cell_state | covar | 结论 |-|---|---|---|---|---|-| m=0.25 blend_all decay∈{0.85,0.90,0.95,1.0} | 57.81/58.10/59.23/61.25 | 76.9→83.6 | 45.5→51.8 | decay<1 大幅恶化：m_perp=m·decay^25≈0.02–0.08，垂直噪声收缩（covariation 主杠杆）被消灭 |-| m=0.3/0.4 decay=0.9 但 BLEND_PERP=1（只衰减 Δz） | 61.32/60.97 | 83.1/81.2 | 52.8/54.8 | 只衰减方差校正增量仍劣于等权 61.60：高序号 PC 的 Δz 也有正贡献 |-| m=0.25 / 0.35 blend_all=0 decay=1 | 61.27/61.48 | 83.7/83.1 | 51.7/53.8 | m 峰仍在 0.3（父已验证），细扫无增益 |-| blend_all=1 vs 0（m=0.25, decay=1） | 61.25 vs 61.27 | ≈同 | ≈同 | 范围扩展无效果：唯一新增型 aSHF 只有 9 个细胞 |-| w=0 消融 m∈{0.3,0.4,0.5} | 61.03/60.52/59.47 | 82.1/79.6/75.4 | 53.0/55.0/56.4 | w=1 方差校正在 blend 下为正贡献（m=0.3 时 +0.57），补上了父节点缺失的 w 消融归因 |-| meanfix m=0.3/0.35 | 61.34/61.44 | 83.4/82.7 | 52.5/53.5 | 均值再校准对 direction 无可复现增益（50.8→50.8/50.7），关闭 |-| **β=4 + m=0.3 blend_all=1（提交）** | **62.06（s1 61.25）** | **85.97（s1 83.13）** | 52.23（s1 52.08） | de_rec 52.47/50.96，dir 50.82/52.61；两种子均优于父对应种子（+0.46/+0.25） |-| β=2.5 + m=0.3 | 57.96* | — | — | *该次与 b4 首跑、meanfix 首跑、m032 首跑共 4 次被 BLEND_DECAY 默认值 0.9 污染（见"教训"），仅 β=4、meanfix、m=0.35 用 decay=1.0 重跑 |+## X3 A 半查分记录（seed0；父 node 17 = 62.06 / s1 61.25；额度用 19/20） -## 机制生效证据与对照（PLAN 要求项）+| 配置 (m_perp, m_var, β) | 总分 | cell_state | covar | de_rec | dir | 结论 |+|---|---|---|---|---|---|---|+| (0.3, 0.3, 4)（=父，提交） | **62.06** | 85.97 | 52.23 | 52.47 | 50.82 | 基线 |+| (0.3, 0.2, 4) | 62.00 | 85.67 | 52.35 | 52.47 | 50.84 | m_var↓ 微负 |+| (0.3, 0.4, 4) | 61.97 | 86.19 | 52.12 | 51.96 | 50.81 | m_var↑ 微负 |+| (0.4, 0.2/0.3/0.4, 4) | 61.68/61.79/61.87 | 83.8–84.5 | 54.3–54.5 | 51.96 | 50.68 | covar +2.2 但 cell_state −1.8，净负 |+| (0.5, 0.2/0.3/0.4, 4) | 60.73/60.89/61.01 | 79.7–80.7 | 55.9–56.0 | 51.96 | 50.5 | covar +3.8 但 cell_state −5.7，净负（PLAN 风险1应验） |+| (0.4, 0.3, β=6) | 61.69 | 84.89 | 53.30 | 51.46 | 50.80 | 用更大 β 补 cell_state 失败 |+| (0.5, 0.3, β=8) | 59.72 | 78.90 | 54.32 | 50.00 | 50.74 | 进一步崩塌 |+| (0.3, 0.3, β=4.5) | 62.14 | 86.47 | 51.92 | 52.47 | 50.81 | +0.08，远低于 2 分噪声，不采用 |+| (0.3, 0.3, β=5.0) | 61.96 | 86.47 | 51.60 | 51.96 | 50.83 | 负 |+| **关闭对照 (0, 0, β=4)** | 57.73 | 77.50 | 44.87 | 51.96 | 50.06 | 见下 | -- **关闭对照 1（范围+衰减）**：`BLEND_ALL=0 BLEND_DECAY=1.0 BLEND_M=0.3 LOWRANK_SHAPE_BETA=3.0` 输出与父节点 node 14 seed0 输出 maxdiff=0.0（本次提交代码上重新验证）。-- **关闭对照 2（机制本身）**：`BLEND_M=0` 时 fix_types 为空、整块跳过，输出=node 7（β 同为 3 时）。-- **改变了哪些细胞**：blend_all=1 下 6 型共 495/652 细胞被改（AVC-CM 36、IFT-CM 139、OFT/RV-CM 114、SV-CM 67、Unknown 130、aSHF 9）；每细胞校正量取决于其 PC 残差与垂直分量，逐细胞不同（BLEND_DEBUG 打印型均 |dx| 0.012–0.033），非常数位移。均值位移（direction/de_recovery 上游）未被 blend 块改动。-- **四组分变化（提交 vs 父，A 半 seed0）**：cell_state 83.68→85.97（+2.29，主收益，来自 β=4 更强展宽）、covariation 52.74→52.23（−0.51）、de_recovery 53.0→52.47、direction 50.8→50.82。-- **PLAN 假设检验**：假设"高序号噪声 PC 过收缩导致 cell_state 在 m≥0.4 崩塌，衰减权重可解"——**证伪**：任何 decay<1（无论是否保留 m_perp）都比等权差；covariation 的主杠杆是垂直分量收缩 m·e_perp（基因空间去噪），逐 PC 衰减恰好削弱它。假设"其余 ~25% 细胞无收缩、扩展范围可再拿 covariation"——**无效**：非形状化型在 X3 上只有 aSHF 9 细胞（父节点 METHOD 的 ~25% 估计把 Unknown 算作未覆盖，实际 Unknown 已被形状化）。+**结论（阴性）**：PLAN 假设"垂直收缩可独立加强而不受方差校正约束"在 X3 上不成立——m_perp 从 0.3 提到 0.4/0.5 时 covariation 确实单调上升（52.2→54.4→56.0），但 cell_state 下降更快（86.0→84.2→80.3），总分单调下降；提高 β 也无法补偿（β 与 m_perp 的交互在 m_perp>0.3 时是负的，与 node 17 在 m=0.3 处的正交互不同）。m_var 在 0.2–0.4 内影响 <0.1 分。父节点的 m=0.3 等权配置是该二维扫描内的峰，故提交默认不变（与父逐位相同，正式分预期复现 ~63.2）。 -## 教训（供后续节点）+## 机制生效证据与对照（PLAN 要求项） -- 改默认值引入新 env 开关时，默认 BLEND_DECAY=0.9 污染了随后 4 次未显式传 decay 的查分（浪费 4 个额度）；新增开关的默认值必须等于当前最优已知配置。-- β=4 的 +0.46/+0.25（双种子）低于 T1 约 2 分的噪声阈值，按 PLAN 自己的规则属"更保守"边界情形；选它的理由：两种子符号一致、cell_state 两种子均 +2 以上、且与 node 12（β=4 补偿收缩）方向一致。B 半可能不重现，如实报告。+- **关闭对照**：`BLEND_M_PERP=0 BLEND_M_VAR=0` 时 x_out=xp（blend 块不改变任何值），输出与 `BLEND_M=0`（整块跳过）maxdiff=0.0。查分 57.73 vs 提交 62.06：cell_state 77.50→85.97、covariation 44.87→52.23、de_recovery 51.96→52.47、direction 50.06→50.82，两个机制（垂直去噪+方差校正）合计 +4.33，均在运行。+- **逐细胞不同**：提交输出 vs 关闭对照，495/652 个细胞被修改，逐细胞 mean|dx| 分布 0.042–0.391（min–max，中位 0.130）；BLEND_DEBUG 逐型 mean|dx|：AVC-CM 0.198 (n=36)、IFT-CM 0.189 (n=139)、OFT/RV-CM 0.173 (n=114)、SV-CM 0.218 (n=67)、Unknown 0.181 (n=130)、aSHF 0.199 (n=9，非形状化只做垂直收缩)。不是常数位移（每细胞按其在 PC 子空间外的残差被压缩）。+- **等价性**：m_perp=m_var=0.3 与父节点公式 maxdiff=0.0（见上）。 -## 验证过 / 未验证+## 验证过 / 没验证 -- 验证过：两个关闭对照（maxdiff=0.0 / 块跳过）；提交配置双种子查分且默认代码输出与查分文件逐元素一致（maxdiff=0.0）；vec-check 两 seed 通过；确定性（无全局随机，rng 仅用于行采样）；视图无关（只用表达、标签、PC 基、相对时间比 s，无绝对时间/路径/视图判断，伪装视图平移不影响输出）。-- 未验证：β=4 在 final 类视图（s 由 E9.5→E10.5 时间比决定，同为 1.8·α 路径）的交互峰值；β∈{3.5, 4.5} 细扫；blend_all 在细胞型更多的视图（final）上的效果——X3 上因 aSHF 仅 9 细胞而信号不足，final 上非形状化型可能更多，BLEND_ALL=1 的行为在 final 上未被任何查分覆盖（有风险，但 X3 双种子显示其影响≈0）。-- 外部数据 / prior：均未使用。生物学知识：无新增（沿用父节点：谱系配对的型内 PCA 位移外推）。-- 查分额度：用 19/20。+- 验证过：X3 seed0 上 9 组 (m_perp,m_var) 扫描、2 组 β 补偿、β∈{4.5,5}、关闭对照、公式等价性、逐细胞位移分布。+- 没验证：β=4.5 的 seed1 符号（+0.08 远低于噪声，不值得花额度）；final 类视图上的行为（本节点只在 X3 查分）；m_perp<0.3 方向（node 14 已证 m=0.25 劣于 0.3）。+- 知识来源：无新增生物学先验；全部为统计方法（PCA 低秩收缩、方差校正），沿用父节点。视图无关：代码只依赖 manifest 数据与时间差，不读 board/mode/路径；无 ARTIFACTS。diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex c44b22c..a6a1f9b 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -234,8 +234,9 @@ def main() -> None:         else:             fix_types = list(shape_info_by_type.keys())     if fix_types:-        m_vec = blend_m * blend_decay ** np.arange(k)-        m_perp = blend_m * _env_float("BLEND_PERP", blend_decay ** k)+        m_perp = _env_float("BLEND_M_PERP", blend_m * _env_float("BLEND_PERP", blend_decay ** k))+        m_var = _env_float("BLEND_M_VAR", blend_m)+        m_var_vec = m_var * blend_decay ** np.arange(k)         for t in fix_types:             sel = np.flatnonzero(lab_last_rows == t)             if sel.size < 2:@@ -257,11 +258,10 @@ def main() -> None:                 zp_new = zc + (1.0 + pcvar_w * (ratio - 1.0)) * rr             else:                 zp_new = zp-            if blend_decay == 1.0:-                xc_new = (1.0 - blend_m) * xp + blend_m * (zp_new @ Vt + mean_h)-            else:-                e_perp = xp - mean_h - zp @ Vt-                xc_new = xp - m_perp * e_perp + ((zp_new - zp) * m_vec) @ Vt+            # two-stage form: (1) vertical shrink (denoise), (2) PC-space var correction.+            # m_perp == m_var == m reproduces (1-m)*xp + m*(zp_new@Vt + mean_h) exactly.+            e_perp = xp - mean_h - zp @ Vt+            xc_new = xp - m_perp * e_perp + ((zp_new - zp) * m_var_vec) @ Vt             if _env_int("BLEND_MEANFIX", 0):                 xc_new = xc_new + (xp.mean(axis=0) - xc_new.mean(axis=0))             if os.environ.get("BLEND_DEBUG"):

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

**做了什么**：按 PLAN 把 blend 块解耦为垂直收缩（`BLEND_M_PERP`）与方差校正（`BLEND_M_VAR`）两独立权重，验证 m_perp=m_var=m 时与父节点公式 maxdiff=0.0；扫描 9 组 (m_perp,m_var) + 2 组 β 补偿 + β∈{4.5,5}（共 19/20 次查分）；跑关闭对照（PERP=VAR=0，与 BLEND_M=0 输出逐位相同，查分 57.73 vs 62.06，cell_state 77.5→86.0、covariation 44.9→52.2，证明机制在运行且逐细胞不同：495/652 细胞被改，mean|dx| 0.04–0.39）。

**查分结果**：阴性。m_perp 提到 0.4/0.5 时 covariation 单调升（52.2→56.0）但 cell_state 降更快（86.0→80.3），总分 61.7/60.9；β=6/8 补偿失败（61.7/59.7）；β=4.5 仅 +0.08（噪声内）。父配置 m_perp=m_var=0.3 是峰，提交默认与父节点逐位相同（预期正式分 ~63.2），vec-check 通过。

**下一步最值得试**：(1) covariation 的杠杆在 PC 子空间内而非垂直方向——试对低序号 PC 残差做去噪重投影（保留高序号 PC 收缩）；(2) de_recovery 长期卡在 ~52，其量化台阶（52.47/51.96）提示离散基因集阈值效应，值得检查 blend 后非零掩码对高 |log2FC| 基因的逐种子稳定性；(3) direction ~51 完全停滞，均值位移幅度 α=1.8 可能已饱和，可试按型置信度加权收缩 dt_pc。

调研员

```json
{
  "name": "解耦 blend 垂直收缩与方差校正权重以提升 covariation",
  "motivation": "父节点 17 四组分中 covariation 52.46 是最弱可改善组（direction 51.01 长期停滞，de_recovery 54.37 未变）。ANALYSIS 已证实垂直分量收缩是 covariation 的直接杠杆（node 14 blend +6.99），且 w=0 消融证明方差校正也有 +0.57 正贡献，但两者共用 m=0.3 无法独立调优。node 17 的 decay<1 实验证明任何削弱垂直分量的做法都恶化 covariation（61.6→57.8-59.2），因此需要的是解耦而非衰减。",
  "approach": "将 blend 块从单权重 m 拆为两阶段：(1) 垂直收缩（去噪）：x_denoised=(1-m_perp)·x_pred+m_perp·(z_pred@V^T+mean_h)，m_perp 控制 PC 子空间外噪声的压缩；(2) 方差校正：delta_x=(z_varcorr-z_pred)@V^T，x_out=x_denoised+m_var·delta_x，m_var 控制型内方差校正强度。当 m_perp=m_var=m 时数学上退化为当前公式（先验证 maxdiff=0）。扫描：m_perp∈{0.3,0.4,0.5}×m_var∈{0.2,0.3,0.4}=9 组（β=4 固定），取最优后细扫 β∈{3.5,4.5}×2 组。最后跑关闭对照。共约 12 次查分，每次 ~7s，在 30 分钟内充裕。实现要点：新增 env 开关 BLEND_M_PERP（默认=BLEND_M 值 0.3）和 BLEND_M_VAR（默认=BLEND_M 值 0.3），默认值等于当前最优配置以避免 node 17 的默认值污染教训。单输入退路不变（copy_last）。",
  "expected_groups": ["covariation"],
  "risks": "1) m_perp>0.3 可能过度平滑导致 cell_state 下降（node 14 已证 m≥0.5 崩塌），Engineer 应在第一轮 3 个 m_perp 值后立即检查 cell_state 是否掉 >2 分；2) 改善幅度可能 <2 分噪声，需双种子确认符号一致性；3) m_perp 与 m_var 交互可能非单调，9 组扫描应能覆盖；4) 若所有配置均 ≤63.21，如实报告阴性结果。",
  "family_id": "lowrank_shape",
  "mechanism": "将 blend 后处理从单一权重 m 解耦为两个独立阶段：垂直收缩（m_perp 控制 PC 子空间外噪声压缩）和方差校正（m_var 控制型内 PC 残差的方差调整），使 covariation 的主杠杆（垂直去噪）可独立加强而不受方差校正最优权重的约束。",
  "vs_constant_shift": "垂直收缩按每个细胞在 PC 子空间外的残差逐细胞不同地压缩噪声；方差校正按每细胞偏离型心的残差逐 PC 缩放。两者都不移动型均值（均值位移由上游 mean shift 完成），改变的是型内分布形状和基因间共变结构，与每型常数位移（所有细胞加同一向量）本质不同。",
  "mechanism_evidence": "1) m_perp=0.5 vs 0.3 时 covariation 分数变化（预期 +1~3）；2) 打印型均 |x_pred-x_denoised| 确认垂直分量被实际压缩且逐细胞不同；3) 四组分各自变化（预期 covariation 升、cell_state 持平或微降、de_recovery 不变、direction 持平）；4) m_perp=m_var=m 配置与当前代码输出 maxdiff=0 验证公式等价性。",
  "mechanism_off_control": "BLEND_M_PERP=0 且 BLEND_M_VAR=0 时 x_out=x_pred（blend 块不改变任何值），输出应等于 blend 前的 node 7 输出（β 相同时）。预期差别：covariation 从 ~52 回落到 ~46（失去去噪），cell_state 从 ~88 回落到 ~79（失去展宽后的低秩收缩），证明两个机制均在运行。",
  "sources": []
}
```

审查员

REVIEW.json written